- Страна
- Россия
- Зарплата
- 223 995 ₽ – 395 250 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
MLOps Engineer (Senior)
Оценка ИИСильная позиция в известном банке с четко прописанными задачами и стеком. Уровень компенсации для ИП выше среднего по рынку, однако требования к кандидату достаточно жесткие и специфичные.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания глубоких навыков DevOps (Kubernetes, CI/CD) и специфического опыта в ML-инфраструктуре (MLflow, Seldon, CUDA). Высокий грейд Senior подразумевает не только техническую экспертизу, но и лидерские качества для управления стримом проектов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая ставка для ИП (около 395 000 руб. gross) соответствует рыночному уровню для Senior MLOps в РФ. Оклад в штате (224 000 руб. на руки) выглядит несколько ниже медианы для данного грейда в финтехе, которая обычно стартует от 300 000 руб. на руки.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Альфа-Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Альфа-Банка и возглавьте развитие MLOps-инфраструктуры на масштабных проектах!
Описание вакансии
🆔 3700
📅 Дата публикации: 28.04.2026 10:01
🥇 MLOps Engineer (Альфа) (Senior)
3700
📅 Дата публикации: 28.04.2026 10:01
🥇 MLOps Engineer (Альфа) (Senior)
📍 Локация/Гражданство: РФ
🎓 Грейд: Senior
📆 Срок проекта: от 35РД
💰 Ставки:
🇷🇺 Штат (на руки): 223 995 руб./мес (на руки)
🇷🇺 ИП (gross): 2 325 руб./час Справочно: ориентировочная среднемесячная выплата Gross 395 250 руб./мес
📎 Задачи:
— Лидировать стрим MLOps проектов
— Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
— Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (MLOps, AutoML)
— Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
— Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
💻 Требования:
— Опыт DevOps от 3х лет (decker, helm, jenkins\gitlab CI, python)
— Опыт ML/MLOps от 1 года (airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda)
— Опыт администрирования Kubernetes от 2х лет
— Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK
— Самостоятельность в доведении задач до результата
— Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу
— Полное погружение в инфраструктуру и команду
— Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
— Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
❗️ Обязательные данные по кандидату при подаче:
● ФИО
● Дата рождения
● Страна+Город
● Грейд
● Ставка
● Личная почта
● Телефон
● Оценить требования ДА/НЕТ, в соответствии с наличием опыта.
● ВСЕ ТРЕБОВАНИЯ ИЗ ЗАПРОСА ОТРАЖЕНЫ В ПРОЕКТАХ РЕЗЮМЕ
Менеджер: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Kubernetes
- Docker
- Helm
- Jenkins
- GitLab CI
- Python
- Airflow
- JupyterHub
- MLflow
- Seldon
- CUDA
- Hadoop
- Apache Spark
- Apache Kafka
- ELK stack
- AutoML
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта масштабирования и управления жизненным циклом моделей.
Расскажите о вашем опыте построения CI/CD пайплайнов специально для ML-моделей. С какими сложностями вы сталкивались при деплое моделей в Kubernetes?
Оценка навыков работы с инфраструктурой данных.
Как вы организовывали мониторинг и логирование для распределенных систем на базе Spark и Kafka в связке с ELK?
Проверка владения инструментами оркестрации.
В чем заключались основные сложности при администрировании JupyterHub для большого количества пользователей в вашей практике?
Оценка архитектурного мышления.
Если бы вам нужно было внедрить AutoML решение в существующий ML-контур с нуля, с каких шагов вы бы начали и какие инструменты выбрали?
Проверка софт-скиллов и проактивности.
Приведите пример, когда вы инициировали рефакторинг инфраструктуры. Какой бизнес-результат это принесло и как вы убедили команду в необходимости изменений?
Похожие вакансии
Data Scientist (AutoML)
Data инженер Middle+ Senior
AI/ML Engineer
Data Scientist (Senior)
Senior Data Engineer
Senior ML/DS-разработчик (дедупликация и feature store)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Россия
- Зарплата
- 223 995 ₽ – 395 250 ₽